人工智能/深度学习是做什么的

深度学习是人工智能领域中的一个分支，它侧重于通过模仿人脑神经网络的形式和机制，让计算机自动提取和学习数据中的特征，并进行模式识别和预测。以下是深度学习相关职业的职业定义的几个方面：

研究员/科学家：深度学习研究员或科学家主要负责在理论层面进行深度学习算法和模型的研究和创新。他们提出新的网络结构、学习算法和优化方法，以提高深度学习模型的性能和效果。
数据科学家：数据科学家利用深度学习技术来处理和分析大规模复杂的数据集。他们设计和训练深度神经网络模型，以从数据中提取有用的信息和模式，并应用于各种行业和领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
算法工程师：算法工程师利用深度学习算法和技术，为实际应用场景开发和实现相应的解决方案。他们将深度学习模型集成到软件系统中，并优化模型的性能和效率。
数据工程师：数据工程师负责构建和管理大规模的数据基础设施，以支持深度学习模型的训练和应用。他们设计和实施数据管道和数据处理流程，确保数据的质量、安全性和可用性。
机器学习工程师：机器学习工程师将深度学习技术与机器学习算法结合，为实际问题开发和部署相应的解决方案。他们利用深度学习模型进行特征提取、分类、回归等任务，并进行模型调优和性能改进。
软件开发工程师：深度学习在实际应用中需要大量的软件支持和开发，因此软件开发工程师负责实现和维护与深度学习相关的软件工具、库和平台，以支持模型的部署和应用。

深度学习相关职业可在科研机构、大学、创业公司和大型科技公司等多个领域和行业中找到就业机会。对于从事深度学习相关职业的人员来说，具备数学和统计基础、扎实的编程技能、深度学习算法和模型的理解以及解决复杂问题的能力是非常重要的。此外，对领域知识和行业应用有一定的了解也是职业发展的优势。